国科金发计〔2024〕113号色五月色人阁

 

　　国度当然科学基金委员会现发布可讲授、可通用的下一代东说念主工智能按序要紧研究贪图2024年度款式指南，请请求东说念主及依托单元按款式指南所述要乞降防护事项请求。

 

 

国度当然科学基金委员会

2024年3月14日　　

 

可讲授、可通用的下一代东说念主工智能按序要紧研究贪图

2024年度款式指南

 

av天堂电影网

　　可讲授、可通用的下一代东说念主工智能按序要紧研究贪图面向东说念主工智能发展国度要紧计谋需求，以东说念主工智能的基础科学问题为中枢，发展东说念主工智能新按序体系，促进我国东说念主工智能基础研究和东说念主才培养，解救我国在新一轮海外科技竞争中的主导地位。

　　一、科学磋议

　　本要紧研究贪图面向以深度学习为代表的东说念主工智能按序鲁棒性差、可讲授性差、对数据的依赖性强等基础科学问题，挖掘机器学习的基快乐趣，发展可讲授、可通用的下一代东说念主工智能按序，并鼓励东说念主工智能按序在科学范畴的改造应用。

　　二、中枢科学问题

　　本要紧研究贪图针对可讲授、可通用的下一代东说念主工智能按序的基础科学问题，围绕以下三个中枢科学问题开展研究。

　　（一）深度学习的基快乐趣。

　　久了挖掘深度学习模子对超参数的依赖关系，清楚深度学习背后的使命旨趣，设立深度学习按序的靠拢表面、泛化颠倒分析表面和优化算法的治感性表面。

　　（二）可讲授、可通用的下一代东说念主工智能按序。

　　通过国法与学习相合的形式，设立高精度、可讲授、可通用且不依赖大批标注数据的东说念主工智能新按序。开采下一代东说念主工智能按序需要的数据库和模子检修平台，完善下一代东说念主工智能按序运转的基础程序。

　　（三）面向科学范畴的下一代东说念主工智能按序的应用。

　　发展新物理模子和算法，建设开源科学数据库、常识库、物理模子库和算法库，鼓励东说念主工智能新按序在处罚科学范畴复杂问题上的示范性应用。

　　三、2024年度资助研究方针

　　（一）培育款式。

　　围绕上述科学问题，以总体科学磋议为牵引，对于探索性强、选题新颖、前期研究基础较好的请求款式，将以培育款式的形式给予资助，研究方针如下：

　　1.神经会聚的新架构和新的预检修或自监督学习按序。

　　针对图像、视频、图、流场等数据，发展更高效的神经会聚新架构，预检修或自监督学习按序，并在的确数据集上进行考据。

　　2.深度学习的暗意表面和泛化表面。

　　研究卷积神经会聚（以十分它带对称性的会聚）、图神经会聚、轮回神经会聚、低精度神经会聚、动态神经会聚、生成扩散模子等模子的泛化颠倒分析表面、鲁棒性和踏实性表面，并在本体数据集上进行考据；研究无监督暗意学习、预检修-微调范式等按序的表面基础，发展新的泛化分析按序，教唆深度学习模子和算法假想。

　　3.深度学习检修算法的表面基础。

　　研究神经会聚亏本景不雅的结构和检修算法的脾气，包括但不限于：临界点的漫衍十分镶嵌结构、极小点的连通性，踏实性边际（edge of stability）和亏本尖峰（loss spike）表象、算法的隐式正则化、踏实性和治感性；检修经过对于超参的依赖性问题、神经会聚系念灾难、检修时候复杂度分析等问题；发展卷积会聚、Transformer会聚、扩散模子、搀和众人模子等模子的治理速率更快、时候复杂度更低的检修按序。

　　4.大模子的基础问题。

　　研究多任务、多数据、大模子的基础问题，包括但不限于大模子的暗意表面和泛化表面、大模子检修的踏实性、标度率(scaling law)、清楚等表象；研究新式 (structured) state model的基础性质，包括它是否有系念灾难(curse of memory)的不毛；清楚Transformer模子的抒发和泛化智商、险阻体裁习（In-Context learning），Chain of Thoughts推理的有用性，以及模子的外推智商（举例length generalization）等。

　　5.微分方程与机器学习。

　　研究求解微分方程正反问题及解算子靠拢的概率机器学习按序；基于生成式扩散概率模子的物理场生成、模拟与补全框架；基于微分方程假想新的机器学习模子和采鸠合构，加快模子的推理、分析神经会聚的检修经过。

　　6.图神经会聚的新按序。

　　诈欺随即游走、多项式肖似、和谐分析、粒子方程等数学表面处罚深度图神经会聚过度光滑、过度挤压、适用异配图与动态图等问题；针对药物假想、推选系统、多智能体会聚协同截止等迫切应用场景假想有用的、可扩张的、具有可讲授性的图暗意学习按序。

　　7.东说念主工智能的安全性问题。

　　针对主流机器学习问题，发展阴私保护协同检修和忖度按序；发展面向抗争样本、数据投毒、后门均分析、袭击、老成和树立按序；研究机器学习框架对模子搅扰、羁系和截止的按序；发展可控精度的阴私狡计按序，数据和模子（包括大模子）的平允性、可靠性的评估与评级按序。

　　8.科学狡计范畴的东说念主工智能按序。

　　针对电子多体问题，设立薛定谔方程数值狡计、第一性旨趣狡计、解放能狡计、粗粒化分子能源学等的东说念主工智能按序，探索东说念主工智能按序在电板、电催化、合金、光伏等体系研究中的应用。

　　针对典型的物理、化学、材料、生物、毁灭等范畴的跨模范问题和能源学问题，发展物理模子与东说念主工智能的和会按序，探索复杂体系变量隐含物理关系的挖掘按序和构效关系的数学抒发，设立具有通用性的跨模范东说念主工智能援手狡计表面和按序，处罚典型复杂多模范狡计问题。

　　9.以数据为中心的机器学习。

　　针对数据质地、数目和效劳等身分，发展机器学习按序为下贱机器学习模子提供大批高质地数据；针对AI for Science数据侧，研究和假想高效的科学数据（如对卵白质和药物构图）构建和预处理形式；针对大模子数据侧，从数据获取资本和效劳启程，设立科学和系统的数据质地评估策略，假想高效的数据采纳按序，构建有用的数据配比形式，并探索大模子援手数据质地培植的按序（如自动数据标注）。

　　10.基于量子狡计的机器学习算法。

　　研究不同类型的学习按序何如映射到一般的量子经过，忽视新算法诈欺量子脾气兑现高效学习；研究量子机器学习相对于经典机器学习按序在抒发智商以及泛化智商上的上风，探索量子机器学习的可讲授性，设立量子机器学习在量子物理和化学的应用场景。

　　11.绽开型款式。

　　与可讲授、可通用的下一代东说念主工智能按序和AI for Science 范畴关系的按序，重心支捏在算法和模子方面的改造课题。

　　（二）重心支捏款式。

　　围绕中枢科学问题，以总体科学磋议为牵引，拟以重心支捏款式的形式资助前期研究效果积贮较好、对总体科学磋议在表面和关键本领上能阐明鼓励作用、具备产学研用基础的请求款式，研究方针如下：

　　1.下一代东说念主工智能按序。

　　发展相合逻辑推理、常识和国法的东说念主工智能按序，设立具有可讲授和可通用性的东说念主工智能表面框架；发展适用于连气儿、密集数据（如图像）和非结构化数据（如分子结构）的新式神经会聚架构，有用捕捉空间、结构、语义等多维度的险阻文信息，提高对数据的建模智商。在的确数据集上进行考据。

　　2.新一代脑启发的东说念主工智能模子与有用检修算法。

　　针对大脑神经元的物理形态和生物物理的各种性，设立生物神经元与东说念主工神经元之间的粗略且有用的映射关系，使东说念主工神经元具有生物神经元的树突非线性整合与狡计功能，为设立其它类型生物神经元与东说念主工神经元的映射提供归拢的表面和算法框架。相合大脑神经元采鸠合合结构、脑区异质性和宏不雅梯度等特色，假想带生物神经元脾气治理的东说念主工神经会聚模子，兑现系念、决策等高等领路功能。兑现不少于3种生物神经元与东说念主工神经元之间的有用映射和3种迫切的树突狡计功能，与现存映射比较，兑现精度、性能和参数可讲授性上的培植。

　　3.多智能体合营学习表面与按序。

　　针对多智能体合营时漫衍式数据处理所濒临的挑战，如泛化性能短缺保险、恰当性和可扩张性弱等难题，研究高效的多智能体合营学习表面与按序，具体包括：（1）研究培植多智能体合营学习系统泛化性能的算法，分析泛化颠倒界；（2）针对动态变化的环境和不停扩张的会聚范围，研究多智能体系统的恰当性和可扩张性，确保智能体简略有用学习并高效合营；（3）在多智能体系统中处理和和会多模态数据（如文本、图像和传感器数据）的按序，以增强学习效果和培植决策质地；（4）研究在及时或近及时环境中的合营学习和决策策略，温雅动态和不深信环境下的济急反应和关键决策；（5）探究智能体的个性化学习策略，在保捏个体上风的同期有用进行集体学习和常识分享。

　　4.多模态和会及生成基础模子。

　　研究多模态数据和会及生成的基础模子，处罚数据视角、维度、密度、会聚和标注难易进程不同而形成的和会难题；研究模态和会经过中的模态对王人问题，保证模态忖度的一致性并减少和会经过中信息亏本；研究轻量级的和会模子，培植在模态间非完好对王人景色下和会模子的鲁棒性；研究用易会聚、易标注模态数据来引诱难会聚、难标注模态数据的预检修与微调按序；研究大范围多任务、多模态学习的预检修问题，兑现少样本/零样本搬动，发展跨模态各种性数据生成的按序；研究多模态大模子的新式、归拢概率建模按序，处罚打破、连气儿搀和数据类型的概率建模与生成难题，提高多模态基础模子的生奏效劳。在多模态模子中兑现不少于3个模态的暗意学习、对王人及生成智商，模子参数不少于7B，探索在智能座舱、自动驾驶或多模态对话等范畴的应用考据。积贮用于检修多模态大模子的优质标注数据，并探索数据闭环，会聚数目进步标注样本不少于2个量级的非完好标注或无标注数据，兑现模子迭代优化。

　　5.模子与数据和会的大模子检修按序。

　　探索系统性的、自恰当数据选取按序，以达到数据和模子的有机和会，包括：在模子检修经过中on-the-fly 选取下一步所继承的数据的按序；设立数据和模子有机和会的机器学习框架；发展替代大模子检修浩繁继承的先处理数据、再作念模子检修的两步走模式的有用按序。

　　6.视频原生的自监督学习按序。

　　针对视频数据既是时候序列又是图像，但又不同于一般的时候序列和图像的特色，充分诈欺视频数据的属性和特色，发展一套新的自监督学习框架，类比针对时候序列的predict next token 的框架和针对图像数据的填空框架，并在本体视频数据集上加以考据。

　　7.支捏下一代东说念主工智能的通用型高质地科学数据库。

　　大范围高质地科学数据是东说念主工智能运转的科学研究新范式的必要条目。研究科学数据、科技文件等的常识对象标注、抽取、和会中的主动学习机制与自动关联算法；研究面向常识对象的智能编码与机器可识读的多元理解，支捏跨范畴常识对象的广谱关联，兑现与不少于3个海外主流科技资源绚丽动态互通，支捏与外部数据资源智能化和会；研究多模态跨学科常识碎屑对王人与常识对象识别按序，以及多学科范畴数据自动坐褥与增强算法，形成恰当海外范例或经同业评议的且遮掩不少于8个学科范畴的高质地科学数据1PB以上。

　　8.AI for Science 的基础程序建设与示范应用。

　　发展AI for Science的基础程序按序，包括：基础物理模子的东说念主工智能算法；高效劳、高精度的实验表征算法；自动化和智能化实验平台建设；科学文件和科学数据的整合与智能应用。发展AI for Science的改造应用，包括但不限于：复杂催化体系（催化剂动态结构变化、反应会聚高度复杂等问题）；碳达峰和碳中庸中的中枢催化反应；工况条目下的电化学表征按序；生物医学中的高效劳和高精度的成像本领；有机合成的自动化和智能化处罚决议；定向进化卵白质工程等。重心支捏表面和实验相相合并形成闭环的款式。

　　四、款式遴择的基本原则

　　（一）缜密围绕中枢科学问题，饱读吹基础性和交叉性的前沿探索，优先支捏原创性研究。

　　（二）优先支捏面向发展下一代东说念主工智能新按序或能鼓励东说念主工智能新按序在科学范畴应用的研究款式。

　　（三）重心支捏款式应具有细密的研究基础和前期积贮，对总体科学磋议有径直孝顺与解救。

　　五、2024年度资助贪图

　　拟资助培育款式约25项，径直用度资助强度不进步80万元/项，资助期限为3年，培育款式请求书中研究期限应填写“2025年1月1日－2027年12月31日”；拟资助重心支捏款式约6项，径直用度资助强度约为300万元/项，资助期限为4年，重心支捏款式请求书中研究期限应填写“2025年1月1日－2028年12月31日”。

　　六、请求要求及防护事项

　　（一）请求条目。

　　本要紧研究贪图款式请求东说念主应当具备以下条目：

　　1. 具有承担基础研究课题的资历；

　　2. 具有高等专科本领职务（职称）。

　　在站博士后研究东说念主员、正在攻读研究生学位以及无使命单元或者处所单元不是依托单元的东说念主员不得行动请求东说念主进行请求。

　　（二）限项请求规定。

　　践诺《2024年度国度当然科学基金款式指南》“请求规定”中限项请求规定的关系要求。

　　（三）请求防护事项。

　　请求东说念主和依托单元应当致密阅读并践诺本款式指南、《2024年度国度当然科学基金款式指南》和《对于2024年度国度当然科学基金款式请求与结题等关联事项的晓谕》中关系要求。

　　1. 本要紧研究贪图款式实行无纸化请求。请求书提交日历为2024年4月15日－4月22日16时。

　　（1）请求东说念主应当按照科学基金会聚信息系统中要紧研究贪图款式的填报讲解与撰写提选录求在线填写和提交电子请求书及附件材料。

　　（2）本要紧研究贪图旨在缜密围绕中枢科学问题，对多学科关系研究进行计谋性的方针引诱和上风整合，成为一个款式集群。请求东说念主应字据本要紧研究贪图拟处罚的中枢科学问题和款式指南公布的拟资助研究方针，自行拟定款式称号、科学磋议、研究内容、本清楚线和相应的研究经费等。

　　（3）请求书中的资助类别采纳“要紧研究贪图”，亚类讲解采纳“培育款式”或“重心支捏款式”，附注讲解采纳“可讲授、可通用的下一代东说念主工智能按序”，受理代码采纳T01，字据请求的具体研究内容采纳不进步5个请求代码。培育款式和重心支捏款式的合作研究单元不得进步2个。

　　（4）请求东说念主在请求书肇始部分应明确讲解请求恰当本款式指南中的资助研究方针，以及对处罚本要紧研究贪图中枢科学问题、兑现本要紧研究贪图科学磋议的孝顺。

　　若是请求东说念主依然承担与本要紧研究贪图关系的其他科技贪图款式，应当在请求书正文的“研究基础与使命条目”部分敷陈请求款式与其他关系款式的折柳与经营。

　　2. 依托单元应当按照要求完成依托单元承诺、组织请求以及审核请求材料等使命。在2024年4月22日16时前通过信息系统逐项证据提交本单元电子请求书及附件材料，并于4月23日16时前在线提交本单元款式请求清单。

　　3. 其他防护事项。

　　（1）为兑现要紧研究贪图总体科学磋议和多学科集成，得到资助的款式负责东说念主应当承诺战胜关总共据和贵府管理与分享的规定，款式践诺经过中应温雅与本要紧研究贪图其他款式之间的相互解救关系。

　　（2）为加强款式的学术换取，促进款式群的形成和多学科交叉与集成，本要紧研究贪图将每年举办1次资助款式的年度学术换取会，并将不如期地组织关系范畴的学术研讨会。获资助款式负责东说念主有义务进入本要紧研究贪图教唆众人组和管理使命组所组织的上述学术换取行径。

　　（四）计划形式。

　　交叉科学部交叉科学一处

　　经营电话：010-62328382色五月色人阁